IDENTIFIKASI PENYAKIT DAUN PADA TANAMAN TOMAT DENGAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) BERBASIS MOBILE DAN WEB

Tomat merupakan tanaman yang rentan terhadap serangan hama dan penyakit. Penyakit pada tanaman tomat dapat dideteksi secara visual salah satunya melalui karakteristik daun, tetapi cara ini dapat menyebabkan hasil yang dideteksi bersifat subjektif dan tingkat akurasi yang kurang tepat. Untuk itu peneliti memanfaatkan daun untuk mendeteksi penyakit pada tanaman tomat. Peneliti menggunakan algoritma Convolutional Neural Network dengan arsitekstur VGG16 untuk mendeteksi penyakit yang ada pada tanaman tomat melalui bentuk dan warna pada daunnya. Kedalaman representasi mempengauhi tingkat akurasi dalam klasifikasi objek dan VGG16 menerapkannya dengan memperbanyak layer yaitu dengan 16 layer (13 convolutional layers dan 3 Full-Connected Layers). Hasil akhir dari penelitian ini berupa aplikasi mobile dan website yang dapat mengidentifikasi penyakit pada tanaman tomat melalui pengambilan gambar daunnya, dan dapat memberikan informasi tentang penyakit serta menyarankan tempat pembelian obat/vaksin kepada pengguna sebagai tindakan perawatan tanaman tomat.